本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)站客戶流失預(yù)測(cè)

  更多相關(guān)文章： 顧客流失預(yù)警 Pareto/NBD 模型 BG/NBD 模型 SVM模型 LR分類器

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)給傳統(tǒng)市場(chǎng)賦予了新的生命,新的時(shí)代中客戶關(guān)系管理也步入一個(gè)新的階段。提升客戶忠實(shí)度,減少客戶流失的客戶管理正在興起,優(yōu)質(zhì)高效的客戶管理能夠幫助企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲取優(yōu)勢(shì)。由于互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的特殊性,經(jīng)典的契約型關(guān)系已不再適用,無(wú)法確定的客戶狀態(tài)給客戶消費(fèi)行為預(yù)測(cè)帶來(lái)了極大的難度。本文利用客戶關(guān)系管理理論和數(shù)據(jù)挖掘理論對(duì)顧客歷史購(gòu)買行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并對(duì)其未來(lái)購(gòu)買行為進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文以國(guó)外CD零售商CDNOW的顧客購(gòu)買行為數(shù)據(jù)集為研究對(duì)象,使用較為復(fù)雜的客戶關(guān)系管理理論的Pareto/NBD模型和改進(jìn)的BG/NBD模型以及數(shù)據(jù)挖掘的方法SVM模型和LR分類器模型進(jìn)行實(shí)證研究,并比較了各種方法的準(zhǔn)確性以及優(yōu)劣性。為電子商務(wù)網(wǎng)站進(jìn)行顧客流失預(yù)測(cè)分析提供一些參考。
【關(guān)鍵詞】：顧客流失預(yù)警 Pareto/NBD 模型 BG/NBD 模型 SVM模型 LR分類器
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F274;F713.36
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-11
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究目的和意義9
• 1.3 研究現(xiàn)狀9-11
• 第二章 客戶購(gòu)買行為模型11-23
• 2.1 客戶關(guān)系管理CRM11
• 2.2 Pareto/NBD模型11-16
• 2.2.1 Pareto/NBD模型假設(shè)11-12
• 2.2.2 Pareto/NBD模型構(gòu)建12-14
• 2.2.3 參數(shù)求解14-16
• 2.2.4 模型的局限性16
• 2.3 BG/NBD模型16-23
• 2.3.1 BG/NBD模型假設(shè)17
• 2.3.2 BG/NBD模型構(gòu)建17-21
• 2.3.3 參數(shù)求解21-23
• 第三章 數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系的應(yīng)用23-29
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘概念23-24
• 3.2 SVM模型24-25
• 3.3 LOGISTIC回歸25-27
• 3.4 分類模型評(píng)估方法27-29
• 第四章 流失預(yù)測(cè)實(shí)證研究29-41
• 4.1 數(shù)據(jù)處理29-31
• 4.2 模型運(yùn)用31-39
• 4.2.1 Pareto/NBD模型應(yīng)用31-34
• 4.2.2 BG/NBD模型應(yīng)用34-37
• 4.2.3 SVM模型應(yīng)用37-38
• 4.2.4 Logistic回歸38-39
• 4.3 總結(jié)和討論39-41
• 參考文獻(xiàn)41-44
• 附錄44-46
• 致謝46-47

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：844100